В работе рассматривается подход к построению гибридной биоинспирированной многоагентной системы для решения задачи разбиения методом поисковой адаптации. В основе работы адаптивной многоагентной системы лежит ситуационная кооперация между агентами, когда решение о совместных действиях принимаются агентами на каждом такте работы на основе анализа состояния среды функционирования и наличия у агентов условий для кооперации. Двухуровневое представление объекта оптимизации и идеи коллективной адаптации, позволяющие сочетать эволюционную и альтернативную адаптации, использованы с учетом специфики задачи разбиения. Описаны механизмы альтернативной коллективной адаптации, моделируемой вероятностными обучающимися автоматами адаптации, структуры вероятностных обучающихся автоматов адаптации, механизмы переходов, выработки откликов среды, реализации альтернатив.

В представленной квалификационной работе описан алгоритм сжатия топологии СБИС. При проведении анализа существующих методов и подходов был рассмотрен метод, включающий в себя кодирование элементов и областей. В процессе разработки алгоритма использовался общий метод сжатия больших топологических размещений. Он состоит из трех последовательных этапов: разрезание, сжатие и склеивание. В итоге был разработан алгоритм сжатия топологии СБИС на основе роевых методов, обладающий высокой эффективностью. Проведенные в процессе исследования алгоритма эксперименты в общем доказали полученные теоретические расчеты.

Качество разработанного алгоритма сжатия топологии СБИС подтверждено приведенными значениями временной и пространственной сложности.